roboforum.ru

Доброго времени суток.
Занимаюсь проектированием своей собственной модели адаптивного нейрона. Делаю это я на бумажке, т.к. прежде чем сделать модель в программной оболочке необходимо понимать, как она будет работать. Поэтому это только идея и презентовать я ее не могу.
И вот на этой самой бумажке у меня возникло требование: для обучения гипотетического нейрона необходимо подкреплять действия нейрона положительным/отрицательным стимулом. По принципу, получилось хорошо – закрепить рефлекс, нехорошо – ослабить.
Собственно вопрос: Что для робота хорошо, а что плохо? Например, вода, низкий заряд АКБ, перегрузка двигателя – это все плохо. А хорошо что?

Мои предположения:
1. «Поедание» пальчиковых батареек. Сам процесс зарядки априори хорошо, но ежели бот найдет пальчиковую батарею и «съест» ее, это хорошо, очень напоминает систему питания живых существ.
2. Выход из зоны раздражения в спокойную зону. Если робот стоит по самый клиренс в воде и выбрался на сушу – думаю это хорошо.
3. Дальше придумать не могу….

Заранее буду благодарен за любой отзыв.

Херня это все. Извиняюсь за столь резкий отзыв.
Если хочешь разум для роботов, то копай в сторону "аниматов" и "Адаптивное управление"

Реализовывать интеллект на основе нейронов, немного утопично. Кто будет обучать нейроны? Хватит ли ресурсов для моделирования этих нейронов?
Проще, понятней и эффективней моделировать поведение реализованное на конечном автомате.

предлагаю вернуться к вопросу. не важно как и чем моделировать поведение.. хорошо/плохо от этого не меняется..

собственно вопрос в том что считать положительным и отрицательным ощущением у робота..

Есть ощущение, что моделировать реакцию коня на вакуум - это странно.

Если робот стоит по самый клиренс в воде и выбрался на сушу – думаю это хорошо.

Нет, если это была рыба. Ну вы поняли.

демагогией богат наш форум ) наверное более чем всем остальным ..

мне вот вообще интересно не только хорошо/плохо, а вообще какие сенсоры использовать для взаимодействия со средой.. свет, тепло.. и все по сути .. есть еще идеи ?

Вот насчет херни я так и знал, что нарвусь на критику .

Читая этот форум, я уже понял, что тут не любят тех, кто хвалится применением ИНС. Наверное, есть за что. Но я не хвалюсь, я еще и одного нейрона не реализовал, ибо он оказался сложным для моего понимания (я говорю о своей версии, не формальном нейроне, про который пишут в книжках).

Насчет ресурсов вопрос меня пока не волнует, т.к. моя цель сделать сеть из нескольких штук нейронов, не более 10. Амбиций у меня нет. Ресурсов, думаю, хватит на несколько штук. Насчет поведения конечного автомата спорно, т.к. нейрон в моем понимании должен работать одинаково эффективно на любом устройстве.

Ключевой вопрос: «кто будет обучать нейроны?» Вот тут соль, сигналы с датчиков "удовольствия"/"боли" и будут вносить корректировки в весовые значения нейрона. Во втором посте Вы идеально точно сформулировали мой вопрос. Именно это я и хочу узнать.

Duhas:+100500!
Народ хорош офф плодить, ну нечего сказать дык Х

Предлагаю
плохо: темно, шумно, влажно (уже было), жарко, механическое воздействие...
хорошо: светло, тихо, сухо, холодно(м.б. наоборот)...

Не понятно, зачем моделировать поведение объекта в среде, не описывая ни того, ни другого. В чем смысл? Почему тогда не принять, что параметр А менее 15,8 - плохо, параметр Б менее 778.7 и более 869.3 - плохо, и моделировать сколько угодно.

сделаем робота, который будет ныкаться в место где тепло и сыро.. и лазить наружу за зарядкой )

я все хочу в железе запустить роботенка с кучкой сенсоров с целью погулял, собрал инфы, посидел проанализировал ее.. вот только все дела дела.. дисер... хэх..

PS legion, вас же не спрашивали о смысле цели, вас спрашивали про средства.. хотите обсудить цели - заведите топик про цели..

Так я даю средства - параметры А и Б. Чем они хуже мокро/скользко в отрыве от моделируемой системы?

gar_anat, ну вы даёте, если у вас известно, что "плохо" от 0% до 100%, то очевидно, что "хорошо" можно определить так: хорошо=100%-плохо.

DeaD, я вообще смысла поста не понял..

Смысл первого поста простой - для нейронки нужно понимать результат - хороший он или плохой, чтобы по итогу произвести соответствующее обучение "сработавшую конфигурацию сети усилить" или "сработавшую конфигурацию сети немного забанить". Под сработавшей конфигурацией сети понимается то, как сработали нейросвязи.

=DeaD= писал(а):gar_anat, ну вы даёте, если у вас известно, что "плохо" от 0% до 100%, то очевидно, что "хорошо" можно определить так: хорошо=100%-плохо.

У меня не очевидно. В моей версии, плохо и хорошо - это разные показатели. Хорошо 0 - 100% - это значит что нейрон либо не будет реагировать при 0%, а при 100% однозначно среагирует. В промежуточных состояниях он еще подумает (вероятность в %-м соотношении).
А плохо, это блокировка реакции, опять же в %-м соотношении. В моей версии они работают параллельно. Например: "впереди есть что-то вкусное", - говорит "хорошо", "но там же опасность", говорит "плохо", "что же делать", думает ядро. В общем и хочется и колется.

gar_anat писал(а):У меня не очевидно. В моей версии, плохо и хорошо - это разные показатели.

Ну как же разные? Вот вы же сами пишете: "Выход из зоны раздражения в спокойную зону" - так это и есть "хорошо = не плохо". Опять же питание батарейками = не будет утраты питания = не плохо.

В общем я все-таки предлагаю согласиться с очевидным